如何让机器人从看懂世界，到理解意图，再到做出动作，是具身智能领域当下最受关注的技术重点。 但真机数据的匮乏，正在使对应的视觉-语言-动作（VLA）模型面临发展瓶颈。
在万物互联的智能时代，具身智能和空间智能需要的不仅是视觉和语言，还需要突破传统感官限制的能力
这也太惊人了吧？！
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
机器人也能实现新陈代谢，自我生长了？！
让机器人像人一样边看边理解，来自浙江大学和vivo人工智能实验室的研究团队带来了新进展。
王兴之后，刘强东也在具身智能领域发力了。
刚刚，继4月初获得5.28亿融资后，短短2个月，国内顶尖具身智能玩家又斩获近6亿元融资！不久前，其首款商用级人形机器人Moz1震撼发布，可单手精准抽纸，具备超强感知与执行力。凭借三维核心竞争力，他们正向万亿级赛道加速冲刺。
提到机械臂，第一反应的关键词是「抓取」，高级些的机械臂也就做做冰淇淋和咖啡之类的小任务。
